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XGBoost를 이용한 타지키스탄 일사량 예측 모델
Modeling Solar Irradiance in Tajikistan with XGBoost Algorithm 원문보기

지질공학 = The journal of engineering geology, v.33 no.3, 2023년, pp.403 - 411  

노정두 (전남연구원 전라남도탄소중립지원센터) ,  나태유 (한국지질자원연구원 심층처분환경연구센터) ,  강성승 (조선대학교 에너지자원공학과)

초록
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본 연구는 XGBoost를 이용하여 타지키스탄의 일사량을 예측하여 타지키스탄의 재생에너지 자원으로서 복사 태양에너지의 활용 가능성을 평가하기 위함이다. 첫째, 타지키스탄의 일사량을 훈련모델, 검증모델, 시험모델을 통해 예측한 결과, 시간과 계절에 따른 일사량의 계절성이 실제값과 예측값 모두에서 뚜렷하게 구분되는 것을 확인하였다. 둘째, 타지키스탄의 2016, 2017, 2018, 2019년 등 각 연도의 7월 1일 시간당 일사량의 실제값과 예측값을 계산한 결과, 2016년 일사량의 최대 실제값과 예측값은 약 1,005 W/m2과 1,009 W/m2, 2017년에는 939 W/m2과 997 W/m2, 2018년에는 1,022 W/m2과 1,012 W/m2, 2019년에는 1,055 W/m2과 1,019 W/m2으로 나타났으며, 실제값과 예측값의 오차가 약 0.4~5.8%로 매우 비슷한 결과를 보였다. 결과적으로 타지키스탄의 일사량을 예측하여 복사 태양에너지의 활용 가능성을 평가하는 데 있어 XGBoost가 매우 유용한 도구로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

The possibility of utilizing radiant solar energy as a renewable energy resource in Tajikistan was investigated by assessing solar irradiance using XGBoost algorithm. Through training, validation, and testing, the seasonality of solar irradiance was clear in both actual and predicted values. Calcula...

주제어

#타지키스탄   #태양에너지   #일사량   #재생에너지  

표/그림 (11)

AI 본문요약
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제안 방법

  • 예를 들면, 기상 관측과 같은 시계열 자료는 입력 변수나 시간 간격에 따라 여러 가지 방법으로 예측 모델을 구축하기도 한다. 본 연구에서는 일사량을 예측하기 위하여 입력 변수는 고정하고 출력 변수를 이전 시간으로 이동시켜 학습하여 과거의 값들로부터 미래의 값을 예측하는 방법이 사용되었다.
  • 타지키스탄에서 재생에너지 자원으로써 복사 태양에너지의 활용 가능성을 평가하기 위하여 머신러닝의 앙상블 모델 중 하나인 XGBoost를 이용하여 타지키스탄의 일사량을 예측하였다. 그 결과를 요약하면 다음과 같다.

데이터처리

  • 예측 모델 성능을 높이기 위해서는 초매개변수를 최적화해야 하는데, 이를 위하여 그리드 탐색 방법과 시계열 교차검증을 사용하였다. 그리드 탐색 방법은 초매개변수를 일정 구간으로 구분하여 최적의 값을 산정하는 방식이다(Fig.
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참고문헌 (9)

  1. An, K.M., 2021, Developing a prediction model for firm innovation and performance using statistical matching and machine？learning ensemble techniques, Doctoral Dissertation, Dongguk University, 98-105 (in Korean with English abstract). 

  2. Chen, T., Guestrin, C., 2016, XGBoost: A scalable tree boosting system, Proceedings of the 22nd ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining, 13-17 August 2016, San Francisco, CA, USA, 785-794. 

  3. IEA (International Energy Agency), 2022, Tajikistan 2022: Energy sector review, 134p. 

  4. Joint Ministries, 2022, Tajikistan country partnership strategy. 

  5. Kudusov, M.A., Madvaliev, U., Elistratov, V.V., 2021, Evaluation of the efficiency of already existing network solar？photovoltaic plants operating 24/7/365 in low-voltage power supply systems of social facilities in the city of Dushanbe,？Applied Solar Energy, 57(4), 323-332. 

    상세보기

  6. Na, T., Noh, J., Kim, H., Kang, S.S., 2023, Analysis of climate, weather, solar radiation and solar energy in major cities of？Tajikistan, The Journal of Engineering Geology, Submitted (in Korean with English abstract). 

  7. Pfenninger, S., Staffell, I., 2016, Long-term patterns of European PV output using 30 years of validated hourly reanalysis？and satellite data, Energy, 114, 1251-1265. 

  8. Renewables.ninja, 2023, Meteorological data for Tajikistan, Retrieved from https://renewables.ninja/. 

  9. Yoon, H.R., 2020, A empirical study on the financial stability prediction model of South Korea's public enterprises with？machine learning techniques, Doctoral Dissertation, Hansung University, 36-43 (in Korean with English abstract). 

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